长台阶检测

边缘检测：使用Sobel、Canny或Laplacian等边缘检测器来提取图像中的边缘，从而识别长台阶的轮廓和边界。

霍夫变换：应用霍夫直线变换来检测图像中的直线，这可以帮助识别长台阶的线性特征。

深度学习：训练卷积神经网络（CNN）来自动检测和分类长台阶，使用预标注的数据进行监督学习以提高检测精度。

平面分割：在点云数据或三维重建模型中施展平面分割算法，以识别地形中的长台阶区域。

立体视觉：通过立体图像配对计算场景的深度图，从中提取高度变化明显的区域，以发现长台阶。

图像平滑与阈值分割：先对图像进行高斯模糊等平滑处理，然后通过设定适当的阈值分割以突出长台阶的特征区域。

模板匹配：使用预定义的长台阶模板，通过模板匹配算法在图像中搜索相应的模式进行检测。

光流分析：通过计算图像序列中像素点的运动向量，关注在长台阶处的特有运动变化进行检测。

钢直尺：用于精确测量长台阶的高度差和每个台阶的水平距离，以确保数据的准确性。

激光测距仪：利用激光技术快速测量台阶的长度和宽度，适合用于较长的距离测量，提供可靠的测量数据。

电子水准仪：用于测定台阶的水平度，确保台阶表面平整，避免因表面不平而导致的误差。

坡度仪：测量台阶的倾斜角度，确保台阶的斜度在标准范围内，保证使用者行走安全。

地质雷达：用于探测台阶内部结构和材料均匀性，避免由于内在缺陷导致的安全隐患。

摄像仪：记录台阶的整体布局和缺陷情况，便于后期分析和维护计划制定。

数据记录器：用于收集并存储测量数据，便于后续的数据分析和核对。